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scikit-learn の RandomForest

肝心な部分だけ

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# n_estimatorsはtreeの数, random_stateはseed
model = RandomForestClassifier(n_estimators=10, random_state=17)

# がくしう
model.fit(train_data, train_label)

# 出来上がったtreeたちの深さやnodeの数を知りたい
print [(est.tree_.max_depth, est.tree_.node_count) for est in model.estimators_]

# そもそもどうやって知るか、documentacion見たくなかったらdirを使って見ればよい
#(それが普通? あまり習慣になってなかった)
# 追記: help() というのもある(ページャが呼ばれる)
print dir(model.estimators_[0].tree_)

# documentation見たいなら (もちろんdir()や__doc__は上のオブジェクトにも使える)
print model.estimators_[0].tree_.__doc__

# prediction
pred_label = model.predict(test_data)

# あとは自由に